jxnl/fbms

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#5 ouverte le 2 oct. 2014

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Description

We will need to have some automated ways to train and test our algorithm and serlize them into our data store.

We will need to think of relevant features and how we acn effectivly extract them. More to come later.

Guide contributeur

Direction de recherche
Explorez des méthodes d'extraction de caractéristiques pour la modération de Facebook et concevez un pipeline d'entraînement pour la classification d'algorithmes, puis sérialisez le modèle dans un magasin de données.
Stack technique
Aucun
Domaine
machine learning
Type d'issue
Recherche
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Récente
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Investigation requise
Prérequis
Aucun
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40